• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1201-1204
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• 2002

인터넷의 폭발적인 발전과 더불어 온라인 게임은 인터넷 산업을 주도하는 원동력이 되고 있다. 최근 온라인 게임은 유선통신망에서 무선통신망으로 사업범위를 넓혀 핸드폰이나 PDA 등의 무선단말기에서도 게임을 즐길 수 있게 되었다. 그러나, 온라인 게임의 전송프로토콜로 이용되고 있는 TCP 프로토콜은 무선통신 환경의 높은 비트 오류율로 인하여 폭주제어 알고리즘이 오동작을 일으키며 이로 인하여 전체적인 게임 서비스의 성능이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 무선 온라인 게임 네트워크에서 TCP 프로토콜의 성능을 개선시키기 위한 응답패킷 분할 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였으며, 그 결과 기존의 TCP 프로토콜에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.619-622
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• 2004

설문조사는 사회의 여러 분야에서 발생하는 문제들을 해결하기 위해 관련자들에게 동일한 질문을 제시하고 설문에 대한 응답을 통해 근거 자료를 수집, 분석하여 유용한 정보를 추출하는 일련의 과정이다. 온라인 설문조사 시장의 성장 추세와 장점들을 고려하여 본 논문에서는 설문 의뢰자들의 요구를 충족시키면서 설문 대상자들에게 편리한 설문응답 환경을 제공하여 설문 응답률을 향상시킬 수 있는 효율적인 온라인 설문조사 시스템을 개발하였다. 또한 구현된 온라인 설문조사 시스템에 대한 기능시험을 통해 효율적 활용 가능성도 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.570-573
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• 2019

스마트폰의 대중화로 인터넷 이용률이 증가함에 따라 온라인 쇼핑 시장의 규모가 커지는 반면 대부분의 온라인 쇼핑몰은 시각장애인의 접근성이 미흡하여 온라인 쇼핑의 어려움을 겪고 있다. 그 불편함은 '정보화 사회에서의 소외감' 이라는 정신적 피해로 이어지고 있는 심각한 상황이다. 따라서 이 불편함을 해소하고 정보 접근의 격차를 줄이고자 <쇼움이>를 설계, 구현하게 되었다. <쇼움이>는 챗봇을 활용하여 일문일답으로 입력 받아 시각장애인들이 쉽고 편리하게 상품을 검색/파악할 수 있도록 설계, 구현되었으며, 시각장애인들이 파악하지 못했던 이미지 내의 상품 정보를 분석하여 텍스트와 음성으로 안내한다. 또 관심 상품 등록, 상품 링크 공유 기능을 구현하였다. 또한 사용자의 편리성 확보를 위해 버튼을 포함한 모든 항목이 안드로이드의 voice-assistant 로 읽히도록 설계, 구현하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.5
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• pp.989-998
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• 2013

We cannot analyze big data, which attracts recent attentions in industry and academy, by batch processing algorithms developed in data mining because big data, by definition, cannot be uploaded and processed in the memory of a single system. So an imminent issue is to develop various leaning algorithms so that they can be applied to big data. In this paper, we review various algorithms for support vector machines in the literature. Particularly, we introduce online type and parallel processing algorithms that are expected to be useful in big data classifications and compare the strengths, the weaknesses and the performances of those algorithms through simulations for linear classification.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.22 no.4 s.58
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• pp.79-95
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• 2005

The alms of this study is to analyse the user's behavior, satisfaction, difficulties and selection of retrieval keywords for the use of Web-based OPAC in the College students. The methods of the questionnaire and the interview was applied to get the data and processed by using SPSSWIN 10.1. Several research results was proved the hypothesis such as differences between major subject of students in their fields. Furthermore, based on the result of this analysis, another purpose is to come up with the Improvements of functions prompting difficulties and answers to problems found in the Web OPAC, helping them to use the Web OPAC efficiently.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.223-226
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• 2008

인터넷 기술의 발달로 인해 온라인상에서도 사회연결망이 나타나고 있다. 블로그 월드는 대표적인 온라인 사회연결망이다. 블로그 월드의 구성원인 블로거는 정보를 생성할 수도 있고, 정보를 얻기 위하여 다른 블로거와 명시적 관계를 맺을 수도 있으며, 이러한 관계를 통해 온라인 사회연결망인 블로그연결망을 구성한다. 사회 연결망 이론에서는 사회 연결망에서 정보의 파급이 구성원간의 관계를 통하여 이루어진다고 한다. 그러나 블로그 연결망과 실제 블로그 월드에서 발생한 정보 파급 이력을 비교 관찰해 보면, 사회연결망 이론과 달리 관계가 존재하지 않는 구성원 사이에서 정보 파급이 일어난다. 또한, 정보의 파급이 폭발적으로 일어나는 현상도 존재한다. 본 논문에서는 이러한 두 현상이 서로 연관이 있음을 밝히고, 이러한 현상을 일으키는 원인을 규명하는 분석방법을 제안한다. 제안하는 분석방법은 다음과 같다. 우선, 관계가 존재하지 않는 구성원 간에 정보 파급 현상을 유발할 수 있는 후보원인들을 모두 도출한다. 다음으로, 폭발적인 정보 파급 현상을 보이는 정보의 집단을 데이터 마이닝의 클러스터링 기술을 이용하여 도출한다. 도출된 정보의 집단과 후보 원인간의 상관관계를 데이터 마이닝의 특성분석 방법을 이용하여 구한다. 블로그 월드는 구성원과 그 사이의 관계, 정보 파급 이력에 대한 데이터를 모두 저장하고 있다. 본 논문은 실제 블로그 월드의 데이터를 이용하여 블로그 월드에서 정보의 폭발적 파급을 유발하는 원인들을 규명하고 그 원인들이 가지는 특징을 설명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.711-714
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• 2018

본 연구의 목적은 교육관리시스템(LMS)에서의 학습활동로그를 바탕으로 학습성과 영향도를 분석하고 이를 예측하기 위한 모델을 개발하는데 있다. 연구방법은 먼저 상관분석을 사용하여 유의미한 변수를 선정하였으며, 딥러닝을 사용하여 예측 모델을 생성하였다. 모델 생성 결과 테스트 데이터 셋에 대해 약 84%의 정확도로 학습성과를 예측할 수 있었다. 본 연구는 온라인 교육환경에서 빅데이터와 인공지능을 적용할 수 있는 새로운 관점을 제공할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.765-768
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• 2020

검색 질의 연구 분야의 대부분 선행 연구는 검색 질의 주제 분류에 집중되어 있으며 질의 자체에 대한 연구자의 정성적인 판단으로 분석되었다. 이는 검색 이후 클릭 된 문서를 고려하지 않고 진행되었다는 점과 분석 주제 및 활용 데이터가 제한적이라는 것에 한계가 있다. 이에 본 연구는 국내 대형 온라인쇼핑몰의 1년간의 검색로그를 활용하여 검색 질의와 검색 이후 조회한 문서명 정보를 기반으로 토픽모델링을 수행하여 검색 질의 주제를 정의하였다. 또한 검색 행동특성에 따른 주제별 성격을 정의하기 위하여 주성분 분석을 통해 주요 변수 추출 후 각 주제별 검색 행동특성을 분석하였다. 본 연구 결과는 효과적인 검색 서비스 구축 및 검색 시스템 개발에 기여 할 것으로 기대된다. 향후 연구로는 텍스트 분류기 모델링 실험을 통해 자동 분류 시스템을 구현할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.330-333
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• 2016

최근 구제역의 발생으로 인해 농 축산업계 및 관련 산업분야에 막대한 피해를 야기함에 따라, 구제역의 발병에 따른 다양한 사회적 파급효과의 분석이 필요하다. 본 논문에서는 온라인 뉴스를 대상으로 텍스트 마이닝 방법들을 사용하여 구제역으로 인한 경제적, 환경적, 그리고 정책적 파급효과를 분석하는 공학적 방법론을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저, 구제역 관련 온라인 뉴스를 수집한 후, 토픽 모델링의 대표적인 방법 중 하나인 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 활용하여 뉴스 기사로부터 키워드들을 추출한다. 둘째, 추출된 키워드들로부터 구제역으로 인한 파급효과의 분석을 위해 동시출현 키워드 네트워크를 구성한다. 셋째, 키워드 네트워크 타임라인을 통해 각 파급효과들의 변화를 분석한다. 마지막으로, 사례분석을 통해 2010년 7월부터 2011년 12월까지 한국에서 발생한 구제역으로 인한 사회적 파급효과의 분석을 수행하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.17 no.3
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• pp.107-113
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• 2016

Following the recent advancement in the use of social networks, a vast amount of different online reviews is created. These variable online reviews which provide feedback data of contents' are being used as sources of valuable information to both contents' users and providers. With the increasing importance of online reviews, studies on opinion mining which analyzes online reviews to extract opinions or evaluations, attitudes and emotions of the writer have been on the increase. However, previous sentiment analysis techniques of opinion-mining focus only on the classification of reviews into positive or negative classes but does not include detailed information analysis of the user's satisfaction or sentiment grounds. Also, previous designs of the sentiment analysis technique only applied to one content domain that is, either product or movie, and could not be applied to other contents from a different domain. This paper suggests a sentiment analysis technique that can analyze detailed satisfaction of online reviews and extract detailed information of the satisfaction level. The proposed technique can analyze not only one domain of contents but also a variety of contents that are not from the same domain. In addition, we design a system based on Hadoop to process vast amounts of data quickly and efficiently. Through our proposed system, both users and contents' providers will be able to receive feedback information more clearly and in detail. Consequently, potential users who will use the content can make effective decisions and contents' providers can quickly apply the users' responses when developing marketing strategy as opposed to the old methods of using surveys. Moreover, the system is expected to be used practically in various fields that require user comments.